import os
import asyncio

from dotenv import load_dotenv

from lightrag import LightRAG, QueryParam
from lightrag.llm.openai import openai_complete_if_cache, openai_embed
from lightrag.utils import EmbeddingFunc
import numpy as np
from lightrag.kg.shared_storage import initialize_pipeline_status

工作目录 = "./dickens"

# 新增：加载 .env 文件中的环境变量
load_dotenv()

if not os.path.exists(工作目录):
    os.mkdir(工作目录)


async def llm_model_func(
    prompt, system_prompt=None, history_messages=[], keyword_extraction=False, **kwargs
) -> str:
    return await openai_complete_if_cache(
        os.getenv("LLM_MODEL"),  # 从环境变量中获取 LLM 模型的名称
        prompt,
        system_prompt=system_prompt,
        history_messages=history_messages,
        api_key=os.getenv("LLM_BINDING_API_KEY"),  # 从环境变量中获取 LLM API 密钥
        base_url=os.getenv("LLM_BINDING_HOST"),  # 从环境变量中获取 LLM API 基础 URL
        **kwargs,
    )


async def embedding_func(texts: list[str]) -> np.ndarray:
    return await openai_embed(
        texts,
        model=os.getenv("EMBEDDING_MODEL"),  # 从环境变量中获取嵌入模型的名称
        api_key=os.getenv("EMBEDDING_BINDING_API_KEY"),  # 从环境变量中获取嵌入模型的 API 密钥
        base_url=os.getenv("EMBEDDING_BINDING_HOST"),  # 从环境变量中获取嵌入模型的 API 基础 URL
    )


async def get_embedding_dim():
    test_text = ["This is a test sentence."]
    embedding = await embedding_func(test_text)
    embedding_dim = embedding.shape[1]
    return embedding_dim


# 函数测试
async def test_funcs():
    result = await llm_model_func("How are you?")
    print("llm_model_func: ", result)

    result = await embedding_func(["How are you?"])
    print("embedding_func: ", result)


# asyncio.run(test_funcs())


async def initialize_rag():
    embedding_dimension = await get_embedding_dim()
    print(f"Detected embedding dimension: {embedding_dimension}")

    rag = LightRAG(
        working_dir=工作目录,
        embedding_cache_config={
            "enabled": False,
            "similarity_threshold": 0.90,
        },
        llm_model_func=llm_model_func,
        embedding_func=EmbeddingFunc(
            embedding_dim=embedding_dimension,
            max_token_size=8192,
            func=embedding_func,
        ),
    )

    await rag.initialize_storages()
    await initialize_pipeline_status()

    return rag


async def main():
    try:
        # 初始化 RAG 实例
        rag = await initialize_rag()

        with open("../勃朗宁手枪补充.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
            await rag.ainsert(f.read())

        # 执行朴素搜索
        print(
            await rag.aquery(
                "这个故事的主要主题是什么？",
                param=QueryParam(mode="naive")
            )
        )

        # 执行局部搜索
        print(
            await rag.aquery(
                "这个故事的主要主题是什么？",
                param=QueryParam(mode="local")
            )
        )

        # 执行全局搜索
        print(
            await rag.aquery(
                "这个故事的主要主题是什么？",
                param=QueryParam(mode="global"),
            )
        )

        # 执行混合搜索
        print(
            await rag.aquery(
                "这个故事的主要主题是什么？",
                param=QueryParam(mode="hybrid"),
            )
        )
    except Exception as e:
        print(f"发生错误: {e}")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
